应用ChatGPT对会计信息处理的影响研究

陈浩杰 甘蕾 余丽霞

摘要：随着人工智能的发展，众多智能工具先后出现在大众视野，其中ChatGPT称得上是人工智能发展的里程碑，其突出的优势对会计行业，尤其是会计信息处理方面产生了巨大的影响。在对ChatGPT的技术特点和实现步骤总结概括的基础上，结合ChatGPT在会计信息处理中的应用，深入分析其带来的便利和可能导致的问题，进而提出会计人员应用ChatGPT改善信息处理效率的对策建议。

关键词：会计信息处理；ChatGPT；人工智能

0引言

伴随科技的迅速发展，人工智能行业在2022年下半年迎来了一次重大变革，特别是应用场景AI系统的出现，如DeepMind公司的AlphaGo、AlphaZero，科大讯飞公司的iFlytek Voice、iFlytek Input、iFlytek Meeting、iFlytek Education等，对教育、游戏、金融、汽车等多个领域和行业产生了巨大影响。2022年底，OpenAi公司推出的对话型人工智能软件——ChatGPT，更是将人工智能推向了高潮，上线仅5天，用户数量突破500万，仅隔两个月，月活用户就高达1亿，堪称互联网史上用户增长最快的消费者应用程序。ChatGPT的迅猛发展及其功能的多样性使其在人们的工作和生活中占据着越来越重要的地位，它不仅可以按照用户要求编写创新性的内容，还可以根据用户需求生成编程语言，辅助进行文艺创作等。而如今，会计系统中所涉及的核算、财务分析、税收筹划等一系列数据处理都在不断电子信息化，逐渐开始出现人工智能的身影，ChatGPT也受到了一些会计专业人员的关注。鉴于此，本文对ChatGPT的技术特征及其在会计分析方面的影响进行分析，探索其在会计信息处理方面的可行性，最后就会计人员如何应对ChatGPT挑战和冲击给出相应建议。

1ChatGPT技术特点和实现步骤

ChatGPT英文全称为Chat Generative Pre-trained Transformer，含义是“生成式预训练语言模型”，是由OpenAI开发的通过大数据、强算力、强算法的自然语言处理大模型，是AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，生成式人工智能）技术的代表性产品。它采用了超前的自然语言处理技术，通过亿量级的数据训练以理解人类语言，真正实现了与人类自然交流[1]。ChatGPT采用了Transformer模型架构，这是一种具有优秀序列到序列处理能力的模型。

1.1ChatGPT的技术特点

ChatGPT的技术特点比较显著：首先，ChatGPT通过在庞大的文本语料库上进行大规模预训练，学习到了丰富的语言知识和语境理解能力，它能够自动抽取文本数据中的模式和规律，从而具备理解和生成自然语言的能力；其次，ChatGPT拥有自注意力机制，利用自注意力机制来建立全局上下文关系，这使得它能够有效处理长距离的依赖关系，同时将输入的上下文信息融入生成的回复中；再次，ChatGPT具备强大的自动生成能力，可以自动生成连贯的、有逻辑性的回复，它能够在回答用户问题时提供相关的详细信息，同时能够生成多样性的回复以提高用户体验；最后，ChatGPT具备通用性与可适应性，可以应对各种话题和任务，包括但不限于提供信息、创作型写作、编程帮助，可灵活应对各类场景。而具备这些强大的技术特性，自然需要大量训练[2]，ChatGPT3.5的语料训练模式流程见图1：

1.2ChatGPT的实现步骤

为实现基于文本的生成式对话功能，ChatGPT的实现步骤见图2：第一步，需要准备大规模的文本数据集，这些数据集应该包含丰富的语言表达和多样的语境，以便训练模型具备广泛的语言理解和生成能力，如新闻类文章、电子书、社交媒体帖子等；第二步，将数据进行预处理，包括文本清洗，去除HTML标签、特殊字符和噪声等；第三步，将文本分割成词或子词，这样模型可以更好地处理语言的结构和组成，标记化操作将每个词或子词映射到唯一的标识符，以便在模型中进行处理，还需要构建输入和输出的数据样本，将上下文和回复进行配对；第四步，在数据准备完成后，模型会进入预训练阶段，通过大规模的数据集进行自监督学习；第五步，ChatGPT需要进行微调来适应特定的任务和应用场景。

作为ChatGPT实现步骤的最后一步，微调是在特定的目标任务和数据集上对模型进行有监督训练的过程（见图3），ChatGPT通过微调学习特定任务的特征和语言模式，从而提高模型在该任务上的性能和准确性。

对话微调语料在各微调阶段的体量与分布见表1[3]。SFT Data（Supervised Fine-Tuning，即监督微调）与RM Data（Reward Model，即奖励模型微调）阶段微调数据较多，尤其是RM Data阶段。经过SFT Data阶段的微调后，ChatGPT早期模型已经趋于稳定，需要进行更多的数据微调以保证数据准确率固定在较小区间内。经过RM Data阶段的大量微调，PPO Data（Proximal Policy Optimization，即近端策略优化微调）阶段则不需要数据标注员进行手动微调，而是需要面向用户，让用户主动对大模型进行微调与训练，以保证满足用户的个性化需求。

2ChatGPT在会计信息处理中的优势

以大数据、云计算为代表的新一代信息处理技术迅速改变着传统会计信息处理的流程，这些新技术的广泛应用帮助企业迅速、安全、实时、精确地收集信息，同时其智能性与便捷性也帮助企业有效降低了经营成本，显著提高了工作效率。对财务领域而言，ChatGPT的加入，可以使财报内容的阅读和分析时间大大缩短，信息处理的有效性和便捷性更为明显。

2.1会计信息梳理与查询

ChatGPT可以准确、高效地回答会计人员的问题，提供对会计概念变化及准则不同适用时间的详细界定，供会计人员用作业务处理的参考。当会计人员在工作过程中遇到较为复杂的业务状况时，ChatGPT可以帮助会计人员对事件进行梳理和剖析，整理业务跨越的不同时间段所适用的会计准则，并提供对应准则的内容以供参考。无论是关于会计准则的应用还是特定交易的会计处理，ChatGPT都可以提供快速、准确的参考信息[3]。结合实际遇到的复杂会计实务进行一对一的问询，可以让ChatGPT更加高质量地将会计准则等相关内容与现实案例进行结合，节省会计人员工作时间，提高信息查询和处理效率。

2.2会计信息整合与报表生成

作为人工智能系统，ChatGPT可以根据自然语言处理与识别技术，识别并理解各类会计凭证与账簿信息，迅捷高效地自动识别和处理大量会计信息，继而整理汇集不同种类凭证提供的数据，整合报表信息并按照用户要求选择数据进行汇总显示等，有助于节省会计信息处理环节的人力和时间成本。根据整理汇总的会计信息，ChatGPT可以自动生成各类会计报表，如资产负债表、利润表和现金流量表等，这可以大大节省会计人员用在财务报表编制的时间和精力，提升记账效率和准确性。凭借深层学习与大数据技术，ChatGPT对会计信息有较强的感知与理解能力，可以在一定程度上检测并避免人工记记账及报表编制过程中的错误或遗漏。ChatGPT还可以帮助会计人员检测财务数据中的异常情况，识别出数据中的异常值，进而根据这些异常检测结果来发现潜在的错误、欺诈等情况，从而及时采取相应措施规避可能存在的错误和风险。

2.3会计信息可视化处理

ChatGPT可以根据会计凭证和报表信息等数据，生成各种类型的图表和图形，直观地展示财务数据的关键指标和变动趋势，帮助会计人员快速识别和比较数据，从而更好地了解企业的财务状况和经营情况[4]，做出深入分析和准确判断。ChatGPT对比亚迪营业数据的可视化处理见图4。从图4中的测试可以看出，将比亚迪企业2022年的一些营业数据输入给ChatGPT并指令其对数据转化为可视化表格，3秒内就可以看到各财务指标的变化情况，方便财务人员更好地理解和传达财务数据的关键信息，从而增加沟通的有效性。

2.4会计信息预测与财务规划

ChatGPT可以结合宏观经济、行业环境及公司近年来的发展策略变化情况，识别和分析不同账目之间的关联性，可以利用ChatGPT生成的报告来同时比较不同产品线、不同部门或不同地区的财务数据，帮助会计信息使用者根据财务指标更加明确公司发展状况。例如，ChatGPT可以整理公司过去几年的主营业务收入、成本费用及利润增长信息，结合行业发展趋势等方面外部信息，交叉分析并预测企业未来的部分指标变化趋势和增长潜力，为公司财务预测提供重要参考信息。这些分析预测能为公司高层管理人员的决策提供更为全面与长期的信息支撑，有助于高管人员及投资者更加直观高效地理解公司发展状况，更好地进行运营及投资决策。再比如，ChatGPT可以自动跟踪最新企业所得税法及地区税收规定的变动情况，结合公司实际情况研究税基的设定与减免条款，提出合理的税务筹划方案供会计人员参考，促进企业的健康平稳发展[5]。

2.5提供个性化客户服务

ChatGPT可以通过分析客户基本信息与历史服务记录，为客户提供定制化的会计与财务咨询服务[6]。对于新客户，ChatGPT可以根据其公司规模、所属行业及主要业务类别，给出适合该客户当前发展阶段的会计系统方案；对于长期客户，ChatGPT则可以根据客户的实际情况和变化，提供连续性的全过程会计、报税与财务咨询服务。对于涉及高度专业与定制需求的会计服务，会计师的人工参与依然是关键。但是，对大多数客户的常见问题与咨询需求，ChatGPT可以提供个性化的解答与建议，这可以较大提高客户体验，实现客户服务的精细化管理。

3利用ChatGPT进行会计信息处理中可能存在的问题3.1会计人员专业判断能力下降

在传统会计中，会计人员的主要工作职责是处理财务数据、编制报表和进行基本的账务处理。然而，随着ChatGPT等AI技术的出现，自动化的数据处理任务可以更高效地由机器完成。会计人员可能会更加依赖机器来处理和解决复杂的会计问题，这种依赖可能会影响会计人员对基本理论的理解、政策变动的关注和对问题背后本质的关心。会计实务工作不仅涉及众多会计准则、法规，还需工作人员结合实际情况对不同情形进行区分和判断，综合考虑多种因素[7]。如果会计人员惯于依赖ChatGPT对会计信息的判断，可能会导致会计实务工作与现实情况脱轨，有可能出现会计信息处理不当的风险。

3.2数据隐私与安全存在隐患

使用ChatGPT会增加财务数据安全受到系统性威胁的可能性。在实际操作中，财务工作者可能需要将敏感的财务数据传输到外部服务器进行处理，需要利用模糊化处理等方式提前对数据进行处理，遵守相关的数据保护法规和法律要求，保护财务数据的隐私和保密性[8]。即使会计人员按照合理程序处理并上传数据，也可能会因数据库遭到攻击而导致企业财务信息泄露或被篡改，可能会对公司造成不可估量的损失，严重时更是会对公司的正常运营、声誉、企业形象等产生影响，造成不可逆的后果。

3.3数据质量与准确性无法保证

ChatGPT的训练依赖大量数据源，包括财务报表、会计准则、行业规定等，会计人员需要确保这些数据源的可靠性和准确性。数据的完整性和一致性对于准确的财务分析和报告至关重要，如果数据源中存在错误、偏差或过时的信息，ChatGPT生成的回答可能会失真或不准确，这就导致ChatGPT的回答无法完全信任，其生成的回复质量无法得到保证，若会计人员采取这类不准确的建议，则可能会对企业造成不良影响。

4会计人员运用ChatGPT提升效率的对策建议

4.1培养批判性思维

会计人员在使用ChatGPT时，需要具有批判性思维，明确其辅助工具的定位，保持职业清醒，不断提问、核实，避免被错误信息误导。在当前时代，AI技术的发展非常迅速，会计人员需保持学习的态度，不断提升自己的专业能力和人工智能使用能力，需关注行业的最新趋势和技术创新，参与培训、研讨会和专业组织，以保持自身竞争力，并适应职业发展的变化。会计人员需要进一步拓宽视野，提升自身的战略、决策水平，在不断强化自身专业实力的同时，合理利用ChatGPT进行辅助工作，理解ChatGPT的回答并对其进行评估，对数据进行独立严格的检验，以验证其回答的准确性。ChatGPT本质上是大语言模型，其输出结果会出现偏差，会计人员不能完全信任ChatGPT输出的内容，应对其输出内容持谨慎态度，在使用ChatGPT进行辅助工作时保持批判性思维。同时，会计机构可以建立内部审计程序，定期检查ChtGPT生成的报告与分析是否准确，最大限度减少ChatGPT的回答误差。

4.2保护敏感会计数据

会计人员在与ChatGPT交互过程中，应当采取加密措施，以确保敏感数据在传输与储存过程中得到保护。可以通过实施访问控制与权限管理，限制特定人员访问ChatGPT与敏感财务数据，通过黑白名单的形式保证人为形式的数据泄露的可能性降低；也可以定期审查数据访问日志，以监测未经授权的访问，防止出现潜在的数据泄露情况。

4.3严守职业道德和责任

会计人员需要始终遵守职业道德和责任，确保ChatGPT的应用符合会计准则和规范。他们应该审慎使用ChatGPT，不能让其替代人类判断和决策的权威，会计人员应该遵守自己的职业道德与责任，ChatGPT作为语言模型不存在人类的道德观念，所以会计人员需要思考性、批判性的使用ChatGPT完成相关工作，否则很可能触及职业红线。

5结语

ChatGPT的出现标志着人工智能新的里程碑，众多行业将面临考验与挑战，其应用领域正在广泛地向各个行业拓展，也为会计行业带来了新的变革。会计的核心职责是对企业信息的处理归纳与分析，其结果是企业制定决策、经营预测的重要依据，而ChatGPT在会计信息处理方面具有极大的应用潜力。为了加快形成核心竞争力，企业需要积极地、全面地适应这种新技术，将ChatGPT应用在日常的业务场景中，促进企业会计业务加速智能化。然而ChatGPT也仍存在一些威胁与隐患，会计人员在应用其处理相关会计信息时也需要谨慎，将挑战转化为机遇，才能实现会计信息处理的创新与持续发展。

参考文献[1]OpenAI.ChatGPT：optimizing language models for dialogue [EB/OL].（2022-11-30）[2023-12-22]. https：//openai.com/index/chatgpt/.

[2]谭韵，张松林.Chat GPT在会计领域的应用前景、挑战及对策[J].财会研究，2023（4）：48-52.

[3]钱力，刘熠，张智雄，等.ChatGPT的技术基础分析[J].数据分析与知识发现.2023，7（3）：6-15.

[4]金源，李成智.ChatGPT为代表的大模型对会计人员职能转型的影响与应对：基于调查问卷的例证[J].财会月刊，2023，44（18）：52-59.

[5]蔡昌，庞思诚.ChatGPT的智能性及其在财税领域的应用[J].商业会计，2023（9）：41-46.[6]刘勤.ChatGPT及其对会计工作的影响探讨[J].会计之友，2023（6）：158-161.

[7]田伟.企业会计信息处理的智能化发展探究[J].中国管理信息化，2022，25（13）：52-55.

[8]李瑞雪，王爱国，任博宇，等.ChatGPT及其核心技术在智能会计中的应用[J].会计之友，2023（12）：32-36.

收稿日期：2023-12-22

作者简介：

陈浩杰，男，2000年生，硕士研究生在读，主要研究方向：财务会计理论与实务。

甘蕾，女，1997年生，硕士研究生在读，主要研究方向：财务会计理论与实务。

余丽霞（通信作者），女，1972年生，博士研究生，教授，硕士生导师，主要研究方向：公司金融。

*基金项目：四川师范大学研究生教改项目“注册制背景下我国资本市场IPO违规系列案例研究”（2023YJSAL003）阶段性研究成果。